//运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存机制 。
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// 实现 LRUCache 类：
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// LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
// int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。
// void put(int key, int value) 如果关键字已经存在，则变更其数据值；如果关键字不存在，则插入该组「关键字-值」。当缓存容量达到上
//限时，它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。
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// 进阶：你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？
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// 示例：
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//输入
//["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
//[[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
//输出
//[null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]
//
//解释
//LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
//lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
//lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
//lRUCache.get(1);    // 返回 1
//lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
//lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
//lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
//lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
//lRUCache.get(3);    // 返回 3
//lRUCache.get(4);    // 返回 4
//
//
//
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// 提示：
//
//
// 1 <= capacity <= 3000
// 0 <= key <= 3000
// 0 <= value <= 104
// 最多调用 3 * 104 次 get 和 put
//
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/**
 * @author DaHuangXiao
 */
package leetcode.editor.cn;

import sun.awt.image.ImageWatched;

import java.util.HashMap;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Map;

public class LruCache {
    public static void main(String[] args) {
//        Solution solution = new LruCache().new Solution();
    }

    //leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)
    class LRUCache {
        class LinkNode{
            LinkNode pre;
            LinkNode next;
            Integer key;
            Integer value;
            public LinkNode(){}
            public LinkNode(Integer key, Integer value) {
                this.key = key;
                this.value = value;
            }
        }
        private Map<Integer,LinkNode> map;
        private LinkNode head;
        private LinkNode tail;
        private int size;
        private int cap;

        public LRUCache(int cap) {
            map = new HashMap<>();
            head = new LinkNode();
            tail = new LinkNode();
            head.next=tail;
            tail.pre =head;
            this.cap = cap;
            this.size = 0;
        }

        public Integer get(Integer key){
            LinkNode linkNode = map.get(key);
            if (linkNode==null){
                return -1;
            }else {
                moveToHead(linkNode);
                return linkNode.value;
            }
        }


        public void put(Integer key, Integer value){
            LinkNode linkNode = map.get(key);
            if (linkNode==null){
                LinkNode newNode = new LinkNode(key, value);
                addToHead(newNode);
                map.put(key,newNode);
                size++;
                if (size>cap){
                    LinkNode removeNode = removeTail();
                    map.remove(removeNode.key);
                }
            }else {
                linkNode.value=value;
                moveToHead(linkNode);
            }
        }
        private void moveToHead(LinkNode linkNode) {
            remove(linkNode);
            addToHead(linkNode);
        }
        private void remove(LinkNode cur){
            cur.pre.next = cur.next;
            cur.next.pre = cur.pre;
        }
        private LinkNode removeTail() {
            LinkNode cur = tail.pre;
            remove(cur);
            return cur;
        }
        private void addToHead(LinkNode newNode) {
            newNode.next = head.next;
            newNode.pre = head;
            head.next.pre = newNode;
            head.next = newNode;
        }
    }

/**
 * Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
 * LRUCache obj = new LRUCache(capacity);
 * int param_1 = obj.get(key);
 * obj.put(key,value);
 */
//leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)

}